記事一覧
duf: Disk Usage が見やすい
Disk Usage/Free Utility (Linux, BSD, macOS & Windows)
githubはこちら↓
mackbookでインストール
brew install duf
出力結果 (duf と打つだけ)
CSR1000V DHCP Server設定とEPC(Embedded Packet Capture)
DHCP Server 設定 on CSR1000Vcsr1000v#show run | sec dhcpip dhcp excluded-address 192.168.1.1ip dhcp excluded-address 192.168.1.250 192.168.1.254ip dhcp excluded-address 192.168.2.1ip dhcp excluded-addre
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辞書オブジェクト 【defaultdict】
４月後半から超ロングGWがあり、横浜トライアスロンがありとバタバタ忙しく、時間が経ってしまいました。夏日も増えてきて、好きな季節になってきましたが、勉強の方もぼちぼち再開して行きたいと思います。
※横浜トライアスロン 2019については別途ブログ執筆予定でございます。
今日は辞書型オブジェクト defaultdict の使い方を少しだけまとめ。
辞書型のオブジェクトはkeyを追加する度に そのk
![[Python] Matplotlib でグラフを操る](https://assets.st-note.com/production/uploads/images/10835964/rectangle_large_type_2_ff191e67de89db66d876711794b5cfcd.png?width=800)
[Python] Matplotlib でグラフを操る
機械学習では、データセットの深い理解が必要で、そのデータを理解する方法として、最も効率的なのが「データの可視化」することです。人はだれでも図や絵で見たほうが理解が深まりますからね。
そこで、大規模データの可視化を効率的かつ簡単に行えるのが、Matplotlib(マットプロットリブ)です。MatplotlibはPythonのデファクトスタンダードのグラフ描写ライブラリとしての地位を築いていて、Nu
Ansible で BINDサーバを構築をしてみた
AnsibleとはAnsibleは "構成管理ツール" と呼ばれ、サーバ構築、ネットワーク機器構築などを自動で行うことができます。 構成ツールには、Chef, Puppetなどもありますが、Ansible は記述が簡易的かつ、機器へのSSH設定なども記述する必要がない(エージェントレス)なので使いやすいと思います。複数のサーバ、ネットワーク機器の構築、設定変更も一度に行えるので、オペレーションコス
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Pythonでブロックチェーンを学ぶ -3-
前回は 各VMから取得してきたステータスをブロックチェーンに追加うトランザクション処理を行ったり、プルーフ・オブ・ワークでノンス値を探したりするプログラムを書きました。最後の第3回目では、トランザクション処理を待ち受けるAPIをFlaskで実装してきます。
API実装の大まかな流れ
とりあえずpipでflaskを入れて、本体をimport。 ここからデコレータでパスを指定し、そこにアクセスが来た
Pythonでブロックチェーンを学ぶ -2-
以下、前回の第1回目で書いた Proof of Work の実装を用いて、実際にTransaction処理を書いてみる。
ブロックに追加するデータは、仮想通貨であれば、送金元アドレス、振込先アドレス、コインの数などになるが、ここでは、実験として Virtual Machine3台に定期的にポーリングして CPU値、Memory値、時刻を取得して、ブロックチェーンに追加していく処理にしてみた。(こ
Pythonでブロックチェーンを学ぶ -1-
2019年も早いところ2月中旬、まあまあ寒いけれども、澄んだ空気の奥に見える富士山が綺麗だったり、もうすぐ春の訪れを感じるような暖かい日もあったりと日々は淡々と過ぎていくわけです。
さて、思い返すこと昨年の今頃、会社でRaspberryPiを使ってプログラミングをやろうって企画があり、折角の機会なので流行っていた？ブロックチェーン(2017年末から2018年初めは bitcoin含め仮想通貨の急
![[Python] Pandasの基礎 (DataFrame)](https://assets.st-note.com/production/uploads/images/9854249/rectangle_large_type_2_1da12939d36c1e12b54b0dd2457c9edf.jpeg?width=800)
[Python] Pandasの基礎 (DataFrame)
Pandasのデータ構造 "DataFrame" は Seriesを束ねたような2次元のデータ構造を持ちます。pd.DataFrame() に Seriesを渡すことで DataFrameを生成することができます。
DataFrameの生成先ずは series1, series2 から DataFrameを生成して df に代入してみます。
series の代入は pd.DataFrame( [
![[Python] Pandasの基礎 (Series)](https://assets.st-note.com/production/uploads/images/9763659/rectangle_large_type_2_5dcbc42f5f089dcb339d904327daacae.jpeg?width=800)
[Python] Pandasの基礎 (Series)
Pandas も Numpyと同じようなデータの集合体を処理するライブラリです。
Numpyは行列を扱い、科学計算に特化してますが、Pandasではデータベースを扱い、数値以外にも文字列データを扱うことが可能です。
早速 Pandasを使って データベースを扱ってみたいと思います。
Series というデータ構造では 1次元配列のようにデータを扱うことができます。先ずは pd.Series の
